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08.05.2019

Fraunhofer-Forschungszentrum Maschinelles Lernen gewinnt Syngenta Crop Challenge

Wie Künstliche Intelligenz die Landwirtschaft gegen den Klimawandel rüstet

Der Klimawandel und die stetig wachsende Bevölkerung stellen die Agrarindustrie vor eine zentrale Frage: Wie werden wir in der Lage sein, genügend Nahrung anzubauen, um die global wachsende Nachfrage zu decken? Heute setzen Industrie und Wissenschaft auf datengetriebene Strategien für eine robustere und effizientere Pflanzenzucht. Anhand von Umwelt- und Wachstumsdaten sowie profundem Expertenwissen haben das Fraunhofer-Forschungszentrum Maschinelles Lernen und das Exzellenzcluster Phenorob der Universität Bonn jetzt eine Künstliche Intelligenz entwickelt, die Umweltbedingungen in der Landwirtschaft und deren Auswirkung auf das Pflanzenwachstum ermittelt.

Mit ihrer Technologie haben die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler bei der "Syngenta Crop Challenge" in diesem Jahr den ersten Platz belegt. Beim Finale in Austin, Texas, überzeugte die Technologie auf Basis des "Informed Machine Learnings" die Jury. Unter dem Titel "Combining expert knowledge and neural networks to model environmental stresses in agriculture" untersuchte das Siegerteam die Zusammenhänge zwischen Umweltbedingungen, wie Trockenheit und Hitze, und dem Wachstum von Pflanzen. Dr. Jannis Schücker vom Fraunhofer-Forschungszentrum Maschinelles Lernen erklärt:

"Beim Informed Machine Learning geht es nicht darum, das Wissen der Fachleute durch Künstliche Intelligenz zu ersetzen. Vielmehr wollen wir dieses Wissen mit modernen Methoden des Maschinellen Lernens kombinieren. So entsteht ein neuartiges Verfahren, welches bisher unbekannte Zusammenhänge aufdeckt."

Das Fraunhofer-Forschungszentrum Maschinelles Lernen ist eins von drei Zentren des Fraunhofer Clusters of Excellence Cognitive Internet Technologies (CCIT). Es erforscht und entwickelt neue verlässliche Verfahren des Maschinellen Lernens, die aktuelle Herausforderungen der Industrie adressieren und es ermöglichen, transparente und nachvollziehbare Lösungen der Künstlichen Intelligenz in Produktions-, Geschäfts- und Vertriebsprozesse zu integrieren